La competencia y el riesgo en el sistema financiero Colombiano: 11 de Agosto de 2005
55
0
0
Texto completo
(2) 1. Introducción En la literatura internacional se ar gum enta que bajo una estructura de m ercado monopólica es posible establecer una relación entre la competencia que enfrentan los establecimientos de crédito y su exposición al riesgo de bancarrota. Por un lado, se ha dicho que la mayor com petencia tiene un efecto negativo y en algunos caso s p uede in ducir a las entidades a in crementar el riesgo de sus activos. Esta hipótesis se basa en la idea de que lo s establecimientos financiero s se com portan de una m anera más conservadora a la hora de inv ertir en activos riesgo so s cuando la pérdida en la que in curren si llegan a quebrar es un a f unción creciente de las rentas que están obtenien do. Sí las entidades enfr entan una reducción de su poder de mercado debido a una mayor com petencia, el in centivo a asum ir m enores riesgo s se pier de y la caída en sus ingr eso s es compensada con mayores inver siones de alto riesgo, lo que se traduce en un aumento de la pro babilidad de que la entidad enfrente una quiebra. Por otro lado, teorías m ás recientes sostien en la tesis inversa: un a m ayor competencia en este tipo de mercado p uede ser positiva en la medida que contribuye a reducir el riesgo de bancarrota. En presencia de un m onopolio las entidades p ueden o btener ingr eso s altos gracias a las menores tasas que ofrecen a lo s depo sitantes y las m ayores tasas que deben pagar los usuario s por lo s créditos. El pro blem a radica en que si las tasas activas son altas la probabilidad de que lo s préstam os no se paguen se incrementa, generan do un deterioro en la calidad de la cartera. Por lo tanto, la única form a en que los establecimientos de crédito tienen un desem peño favorable en un contexto de menor com petencia es si los ingreso s por el monopolio de depósitos son mayores a las pérdidas generadas por el deterioro de la cartera. De no ser así, lo mejor será tener un sistem a financiero m ás com petido en ambo s m ercado s para que de esa form a se reduzcan las tasas de captación y la probabilidad de una quiebr a sea más pequeña. Los trabajos que buscan v erificar si algun a de estas hipótesis se cum ple en la práctica son escasos, aún cuan do el enten dim iento de la relación entre com petencia y riesgo puede ser de gran importancia para economías en las cuales el deterioro en la calidad de lo s activos f inancieros coincidió con la introducción de cambios en la competencia que enfrentan las entidades, como es el caso de Colombia. Es por esto que el principal objetivo de este trabajo será utilizar un m odelo empírico p ara com pro bar cuál de las dos hipótesis teóricas es válida, esp ecíf icam ente p ara el sistema fin anciero 2.
(3) colombiano, em pleando la q de James Tobin com o m edida de lo s cam bios en el po der de m ercado. Así mismo, si se encuentra evidencia de que alguno s establecimientos de crédito sí m odifican su exposición al riesgo ante cam bios en la competencia, se tratarán de identificar las principales características de su comportam iento. La importancia del uso de la q es que hasta ahora no existe un instr umento que perm ita capturar lo s cam bios en la competencia, ya que en el mejor de lo s casos se cuenta con la variación en el n úmero de entidades (Barajas, Steiner y Salazar, 1999) o en los índices de concentración del mercado (Prager & Hannan, 1998) como los instrumentos m ás adecuados p ara capturar estos efectos. Sin embar go, y como asegura Estrada (2005), “…este instrumento (índice de con centración), como Proxy de la medida del grado de competencia, se ha de utilizar con cautela dado que no tiene un fundamento teórico sólido ni una eviden cia empírica ro busta que lo respalde” (Estrada, Dairo, 2005, p. 23). En esta tesis se utiliza el ín dice de concentración de Herfindahl- Hir schm an com o una v ariable de control con el f in de establecer cuál es la verdadera r elación entre la concentración y el po der de m ercado. El modelo escogido para v alidar las h ipótesis p lanteadas anteriormente fue desarro llado inicialmente por Michael C. Keeley p ara el sistem a bancario de los Estados Un idos. Mediante su ap licación y utilizan do la q de Tobin el autor lo gra dem ostrar que un in cremento en la competencia gen eró una reducción en el valor de la franquicia de los ban cos, lo cual a su vez desencadenó un incremento en el riesgo de los activos de las entidades y una reducción en sus niveles de capital. Par a su implementación al caso colombiano se recolectó inform ación de lo s balances y estados de pér didas y gan ancias para cuatro tipos de establecim ientos de crédito. Utilizan do estas cifras se con struyeron tres pan eles de datos con una perio dicidad anual y se estim ó el m odelo planteado por Keeley, emplean do una vez más a la q de Tobin para capturar lo s efectos de los cam bio s en el poder de mercado. Hay que señ alar, sin embargo, que r eplicar este modelo p ara Colombia plantea una serie de retos. En primer lugar, la metodo logía y la q de Tobin como medida del po der de m ercado nunca han sido aplicadas al sistem a financiero colom biano, por lo que f ue necesario construir un a nueva base de datos que incluyer a esta variable junto con los dem ás in dicadores que em plea el autor en el modelo original. El problema radica en que par a el periodo de análisis no todas las entidades emitieron acciones que se. 3.
(4) cotizaron en la bolsa de valores, por lo que en algunos caso s no se con struyó la q de Tobin utilizando el precio de sus acciones com o medida del valor de mercado2. En segundo lugar, la constr ucción de un panel que incluya a todas las entidades crediticias par a un periodo de tiempo extenso plantea una serie de lim itantes. La prim era de ellas es que sólo a partir de 1989 se dispone de la información necesaria para con struir la q de To bin par a Colom bia 3. Adicion alm ente, los balances de los establecimientos de cr édito entre 1989 y el 2001 se encuentran disponibles con una perio dicidad trimestral y desde el 2002 hasta hoy con una per io dicidad m ensual, mientras que las dem ás variables que se deben incorporar al m odelo tienen una perio dicidad an ual. Por lo tanto, y a pesar de que existe información con otra perio dicidad, los paneles que se con struyeron para aplicar el m odelo de Keeley contienen só lo información an ual. Por ultim o, com o los in dicador es de desempeño necesario s para estimar el modelo capt uran lo s ef ectos de las dos crisis finan cier as que se dieron durante los últim os veinticinco año s junto con la reacción de estos ante los cam bio s en la competencia, es necesario trabajar sólo con in dicador es para el per io do "entre crisis". Es por eso que para este trabajo no se utilizaron in dicadores para los años inm ediatamente anteriores a 1985 o posteriores a 1997 4. Este trabajo con sta de 7 secciones in cluyendo esta intro ducción. La segun da sección contiene una rev isión de la literatur a relacion ada con el sistema financiero colombiano. La tercera ilustra brevemente los principales cam bio s que ha experim entado el sistema financiero en las ultim as dos décadas. En la cuarta sección se define qué es la q de Tobin y porqué ésta p uede ser utilizada p ara medir el po der de mercado. La quinta sección ilustra cuál es la m etodolo gía a utilizar en esta tesis y cóm o se aplica al caso co lom biano. La sexta sección m uestra los resultados de las estim aciones econométricas y la séptima las principales conclusiones.. 2 Según la Sup erintendencia de Valores d e Colombia, la q de Tobin equivale al cociente ent re el valor de mercado (p recio de la acción) y el valor patrimonial de cada entidad (p atri monio/No . de acciones en circulación). Si las entidad es no cotizan en bolsa, el precio de la acción no puede s er utilizado como medida del valor de mercado . 3 Las cifras d el valor patri monial de l as entidad es no se en cuentran disponibles p ara los años anteriores y, por lo tanto , no se pu ede obtener un a apro xi mación de la variabl e q . 4 Definir el periodo en el qu e s e inicia o s e termin a un a crisis financiera es algo rel ativo. L a elección de estos años es sólo una apro xi mación que permite aislar parte de este efecto p ero no deb e considerarse como una medida exacta de la du ración de estos episodios.. 4.
(5) 2. Revisión de literatura Para el caso colombiano la relación entre la competencia y el riesgo ha sido analizada de m anera aislada y generalmente como una referencia com plementaria al análisis de otros aspectos del sistema financiero. En prim er lugar, un estudio sobre la ineficiencia de escala e inef iciencia X 5 en la ban ca co lombiana argumenta que la ausen cia de presion es com petitivas so bre el sector financiero reduce el efecto disciplinador del mercado y los co stos asociados con decision es erradas por parte de los intermediario s finan cieros ( Suescún y Misas, 1996). Mediante el análisis de la evolución de lo s costos de los bancos com erciales de form a individual par a el perio do 1982-1996 se m uestra que existen bancos ineficientes que consistentemente presentan costos de producción muy superior es a los de otras f irmas bancarias. Según los autores, la f alta de com petencia que tradicionalm ente enfrentó el sistema finan ciero no justificaba m ejorar la ef iciencia o fortalecer el sistem a para enfrentar una mayor com petencia. Si estas dif erencias en costos r epresentan la magnit ud de la ineficien cia, esto sería una señ al de que las presion es competitivas so bre el sistem a bancario son lim itadas o incapaces de ejercer un efecto disciplin ador, ya que m ucho s bancos han po dido operar de manera ineficiente sin ningún tipo de amenaza. Ahora, los resultado s que arro ja este trabajo deben tom arse con cautela ya que estos cam bian de forma significativa según la caracterización de la firm a bancaria, la técnica de medición de la eficien cia o según cual sea el núcleo del análisis. Los mism os autores sugieren tomarlos como el inicio de la discusión de un asp ecto poco explorado en la literatura financiera com o lo es la medición de la in eficiencia del sector. Por esto, cualquier r elación que este trabajo establece entre la m ayor o menor com petencia y la ineficien cia o el riesgo p arece ser p uram ente intuitiva. En otros casos se ha estudiado si el com portam iento de las tasas de interés de los préstam os m uestra cuánto riesgo están tomando los bancos a través la calidad de sus activos ( Barajas y Steiner, 2000). Se asum e que cuan do los banco s enfrentan un deterioro en sus in dicadores de desem peño su cap acidad de atraer n uevo s depó sitos se reduce, ya que lo s agentes perciben que las entidades con poca so lvencia o alto porcentaje de deudas malas tienen una mayor probabilidad de quebrar. Ante esta situación, un banco p uede increm entar la expo sición al riesgo de sus activo s para. 5. La inefici encia X hace referencia a la h abilidad relativa de las firmas p ara control ar sus costos.. 5.
(6) com pensar la p erdida en sus in gr esos ( Gam ble for Resur ection) o p uede reducir la con el propósito de mejorar sus in dicadores y sus in gr eso s por depó sitos. Por lo tanto, un ajuste hacia arriba en las tasas de interés activas reflejaría un increm ento en la toma de riesgo (a mayores tasas menor probabilidad de que se cumplan los pagos del crédito) mientras que un ajuste hacia abajo ev idenciaría lo contrario. Para validar esta hipótesis se corrió una regresión usan do datos sem estrales de los establecimientos bancario s par a el periodo 1985-1999. Los resultados econom étricos indican que las tasas que se cobran por los préstam os p arecen respon der de manera asim étrica ante cam bio s extremos en el crecimiento de los depósitos. Sin em bar go, algunos ban cos cuyos indicadores están m ás deteriorado s parecen ajustar sus tasas de interés h acia abajo cuan do enfrentan p equeñas caídas en sus depósitos, lo que sugiere un comportamiento prudente hacia el riesgo. De to das form as, hay que decir que la evidencia de la relación entre las tasas de interés y los cam bio s en la oferta de depó sitos no par ece ser contun dente, debido a que lo s efectos encontrados no siguen un p atrón generalizado para to da la m uestra y a que no se hace ninguna pr ueba de qué tan robustos son lo s resultados. Adicionalm ente, existe un trabajo en el que se busca en contrar una relación entre la mayor com petencia y los indicadores de desem peño de los banco s ( Barajas, et. al, 1999). Mediante la estimación de un m odelo econom étrico, y utilizando datos de panel par a 32 establecimientos de crédito para el periodo 1985-1998, se encuentra que la calidad de lo s préstam os de los bancos, particularm ente lo s n acionales6, parece deterior arse a m edida que aum enta su participación en el m ercado o cuan do éste se hace más concentrado. Por otro lado, que la entrada de n uevo s banco s deteriore la calidad de lo s préstamos es consistente, según lo s autores, con la hipótesis de que una mayor com petencia lleva a una m ayor toma de riesgo por parte de las entidades. Esta afirm ación contradice los resultados o btenido s por ellos mismos, ya que a m edida que un banco o btiene una mayor participación (lo que im plicaría un m ayor poder de mercado) la calidad de sus préstamos se deteriora, que es ex actam ente lo contrario a lo que propone la hipótesis de que un deterioro en la calidad de lo s activo s se debe a una disminución en el po der de mercado de un banco. Así mismo, la entrada de nuevos bancos contribuiría de manera positiva en la calidad de los préstam os, ya que ésta reduce la p articipación de cada entidad y la concentración del m ercado. 6 Los ban cos n acional es son los que durante el periodo de an álisis tuvieron un 70 % d e su capital en manos de accionistas colombianos.. 6.
(7) Por lo tanto, los resultados o btenido s en este trabajo en relación al tema de la com petencia y el r iesgo crediticio deben tomarse con ciertas r eservas. Finalmente, uno de los trabajos más recientes sobre el tema es una tesis de maestría en Econom ía de la Un iver sidad de lo s An des (Reyes, 2004). Utilizando un panel m ensual de 23 bancos para el perio do 1999-2002 y una m etodolo gía basada en los m odelo s de variaciones conjeturales de Bresnahan y Lau, esta tesis busca cuantificar el po der de mercado de la banca pr ivada colom biana y determinar el gr ado de coordinación estratégica entre banco s en la fijación de la of erta de crédito. El m odelo utilizado por la autora resalta la importancia de em plear una medida alternativa a los ín dices de concentración del m ercado para determinar el gr ado de com petencia de la in dustria ban caria. En este sentido, el trabajo m uestra que utilizar la relación positiva entre la con centración y el retorno como una eviden cia de la reducción en la competencia es una equivocación cuan do no se toman los retornos com petitivos como punto de r eferencia. Así m ism o, sus resultados arrojan evidencia a favor de la hipótesis de que la ban ca privada hizo uso de su po der de mercado en la fijación de su oferta de crédito, contradiciendo los resultado s de los trabajos que utilizan las medidas de con centración com o aproxim aciones del po der de m ercado de la in dustria. Sin em bar go, hay que decir que los resultados de esta tesis so bre la com petencia deben ser tom ado s con cautela dado que, com o lo in dica la autora, las limitaciones de los datos, las características de la muestra y la aproxim ación lineal de la estim ación del m odelo introducen un sesgo sobr e ellos. De to das formas, es de resaltar que éste es uno de los poco s trabajos que trata el tem a de la com petencia en el sistema financiero colombiano ya no com o una referencia sino como un aspecto de gran im portancia, por cuanto podr ía tener im plicaciones de política e influir sobre el marco legal del sistema financiero.. 3. La competencia y el riesgo en el sistema financiero colombiano Aun que el sector financiero colombiano ha registrado en las últimas do s décadas cam bio s significativos en su tamaño, estruct ura, en la regulación que rige su operación y en la calidad de su cartera, su im pacto sobre la competencia y el riesgo ban cario no ha sido claramente interpretado. Sin em bar go, m uchas de las características de su evo lución no sólo involucran estos dos últimos aspectos sino que también resaltan la importancia que tiene la interpretación de sus efectos. A continuación se presenta un a breve evo lución de lo s principales in dicadores del 7.
(8) sistema financiero durante ese p erio do con el propósito de ilustrar la m agnitud de estos cambio s. En prim er lugar, desde finales de lo s ochenta la proporción de sus activo s y del crédito com o porcentaje del PIB se in crementó de manera contin ua para luego reducir se a n iveles iguales o inferiores a lo s que presentaba a principios de la década. En efecto, entre 1988 y 1993, la proporción de sus activos com o porcentaje del PI B7 aum entó del 40% al 53% (Gráfico 1). En 1997 alcanzó un valor máximo del 61%, pero para el 2003 se había reducido a niv eles del 42%. Para el año 2004 la tendencia decreciente se revierte, y los activos del sistem a representan el 45% del PIB.. Activos/PIB (porcentaje). Gráfico 1: Activos del Sistema Finan ciero como Porcentaje del PIB. 58 53 48 43. 2004. 2003. 2002. 2001. 2000. 1999. 1998. 1997. 1996. 1995. 1994. 1993. 1992. 1991. 1990. 1989. 1988. 38. Fuente: Superintendencia Bancaria de Colo mbia, Asoban caria, DANE. Cálculos propios .. Así mismo, la proporción del crédito com o porcentaje del PIB 8 se increm entó en un 10% entre 1989 y 1997, año en el cual alcanza su valor m áximo ( Gráfico 2). En el año 2000 esta proporción se reduce al 25% y retoma el m ism o nivel que reportó en 1991. A partir de ese año y en lo que va corrido de la década este indicador se sigue reducien do, y para el año 2004 el crédito del sistema fin anciero repr esenta el 22% del PIB, 17% m enos que el niv el alcan zado en 1997. Los cam bio s en el tamaño del sistem a financiero también se reflejaron en un incremento y posterior dismin ución en el número de sucur sales y en cam bio s en la concentración de lo s activos. El n úmero de oficinas a nivel nacional exper imentó un aum ento desde prin cipios de los noventa, llegan do a un nivel máximo de 4871 para 7. Activos como % del PIB=Activos(Total Sistema sin IOE y sin Cooperativas)/ PIB(Precios co rrient es) Crédito como % del PIB=Cartera d e Crédito(Total Sistema sin IOE y sin Coop erativas)/ PIB(Precios corrientes) 8. 8.
(9) 1997 (Gráf ico 3). Para el año 2000 este n úmero se r edujo a 3894 debido al proceso de racionalización de gastos operativo s y fusion es en las que tuvo que incurrir el sistema a causa de la crisis, y a los nuevo s desarro llo s de la banca virtual que perm itían a los usuario s realizar sus transacciones sin necesidad de acudir físicamente a una oficina. En el 2001 hay un lev e repunte de este in dicador, pero en el año 2002 se reduce nuev am ente, siendo 3881 para ese año y 3789 par a el 2003. En el año 2004 el n úm ero de oficinas se incrementa y equivale a 4107, lo que representa un aumento de 318 oficinas con resp ecto al año anterior.. Crédi to/PI B (porcentaje). Gráfico 2: Crédito Otorgado por el Sistema Financiero com o Porcentaje del PI B. 37 33 29 25. 2004. 2003. 2002. 2001. 2000. 1999. 1998. 1997. 1996. 1995. 1994. 1993. 1992. 1991. 1990. 1989. 21. Fuente: Superintenden cia Bancaria d e Colombia, DAN E. Cálculos propios.. Gráfico 3: Núm ero de Oficinas para el Total de Establecimientos de Crédito 4,900. 4,420 4,180 3,940. Fuente: Asociación Ban cari a de Colo mbia.. 9. 2004. 2003. 2002. 2001. 2000. 1999. 1998. 1997. 1996. 1995. 1994. 3,700. 1993. No. de oficinas. 4,660.
(10) Entre 1989 y 1995 el ín dice de con centración de Herfin dah l-Hirschman9 para el sistema financiero pasó de 412 a 275, lo que implica un a reducción de un 33,3% en la concentración de los activos ( Gráfico 4). A partir de 1996 el índice se incrementa nuev am ente a m edida que el n úmero de in stituciones financier as comienza a decrecer y para el año 2000 este equivale a 441. Esto representa un aum entó del 57,5% en la concentración de los activos con r esp ecto a ese año y de un 7% com parada con la que se vio en el año 1989. Gráfico 4: Índice de Concentración de Herfin dah l-Hirschman para el Activo. Indice HH para los Activos. 450 400 350 300 250. 2000. 1999. 1998. 1997. 1996. 1995. 1994. 1993. 1992. 1991. 1990. 1989. 200. Fuente: Superintenden cia Bancaria d e Colombia. Cálculos p ropios.. En segundo lugar, a principio s de lo s noventa se introdujeron una serie de reform as tendientes a liberalizar el sistema financiero y promover una mayor com petencia entre las entidades. Por un lado, m ediante las decisiones 291-292 del V Con sejo Presidencial Andino realizado en m ayo de 1991 y la ley 9 de este mismo año se abr ió el camino a la inversión extranjera dir ecta en el sistema financiero, la cual se había estancado desde principio s de lo s ochenta 10 (Barajas et. al. 1999). Para muchos, este proceso de liberalización y la mayor entrada de cap ital extranjero f ue el inicio de un fenóm eno gen eralizado de en deudam iento empresarial tanto interno com o externo ( Caballero Argáez, 2001). Las cifras m uestran que efectivamente entre 1994 y 1997 los establecimientos bancario s experimentaron una creciente exp ansión del crédito al sector privado, y a que durante este perio do la propor ción de este como porcentaje del 9 El índice de con centración de H erfindahl-Hirsch man d el activo equivale a la su ma de los cuadrados del mark et share de todas las entidad es (MS=Activo i /Activo total). 10 En la décad a del och enta l a IEDSF no alcanzó a ser en promedio más d el 0 .5% d el PIB. Entre 1995 y el 2004, esta inversión alcanzó un máximo del 1% del PIB en 1997 y en el 2000.. 10.
(11) PIB 11 aumentó de m anera constante hasta llegar a representar un 37,6%. Sin em bar go, para el año 2000 el crédito a este sector se reduce drásticam ente y equivale al 25,9% del PIB. En lo que v a corrido de la década esta proporción se ha seguido reduciendo y para el 2004 este cr édito era aprox imadam ente el 23% del PI B. Por otro lado, la san ción de las leyes 35 de 1993 y 45 de 1990 p erm itió sim plif icar la entrada y la salida del m ercado bancar io, impuso una regulación m ás pruden cial, buscó tran sformar el esquem a de banca altamente especializada e introdujo la com petencia a través de un esquem a de f iliales ( Rueda 1995). La intro ducción de estas normas estuvo acompañada de un leve increm ento en el núm ero de instituciones f inancieras a principio s de los nov enta (Gr áfico 5). Sin embargo, entre 1994 y 1995 este indicador tiene un incr em ento sustancial y alcanza un p ico de 139 entidades, pero a partir de ese año com ien za a reducir se de manera continua. Mientras que este incr emento está exp licado por la incorporación de las Com pañías de Fin anciamiento Comercial especializadas en Leasin g como entidades vigiladas, su po sterior reducción está aso ciada con la reestructuración a la que debió som eterse el sistem a desp ués de la crisis de fin ales de los noventa, la cual o bligó a muchas institucion es a desap arecer o a fusionarse con otras entidades de mayor tamaño. Para el 2004 existían 57 establecimientos f inancieros, lo que equivale a una reducción de 82 in stitucion es con respecto al máximo de 1995.. Gráfico 5: Número de Entidades del Sistem a Financiero. No. de Entidades. 141 128 115 102 89 76 63 2004. 2003. 2002. 2001. 2000. 1999. 1998. 1997. 1996. 1995. 1994. 1993. 1992. 1991. 1990. 1989. 50. Fuente: Asociación Ban cari a de Colo mbia. 11. Crédito co mo % PIB= Crédito do méstico b ruto al secto r priv ado/ PIB(Precios corrientes). 11.
(12) En cuanto a los cambios a la regulación, la ley 45 a través de su artículo octavo plantea que las operaciones y servicios finan ciero s n uevos que no ver sen so bre actividades propias de entidades vigiladas por la Comisión Nacional de Valores podrán ser ejecutadas por los establecim ientos de crédito. Así mismo, el artículo 20 del capít ulo III sección prim era introduce la figura del revisor fiscal para toda institución finan cier a sometida al control y vigilancia de la Super intendencia Bancaria y aquellas sujetas al control y vigilan cia de la Com isión Nacional de Valores. Por ultim o, el artículo 17 fija lo s requisitos de f un cionam iento de lo s m artillos de las bolsas de valor es para facilitar la priv atización de las instituciones financieras oficializadas o nacionalizadas. Así m ismo, la ley 35 en su artículo pr imero otorga al Gobierno Nacional la r esponsabilidad de ejer cer un a intervención en las actividades financieras que permita garantizar niv eles de patrim onio adecuado s, con diciones de seguridad y tran sparen cia y que adicion almente promueva la libre competencia y la eficiencia por parte de las entidades que ten gan por o bjeto desarrollar dichas actividades. En tercer lugar, el sistema financiero experimentó un deterioro en la calidad de su cartera de cr éditos que se acent uó especialmente a fin ales de la década del noventa. La evo lución de la cartera vencida com o porcentaje de la cartera total para los establecimientos de crédito muestra que desde 1994 y en el transcur so de cuatro años ésta se in crementó a niveles del 6,6% (Gráfico 6). A partir de ese año su deterioro se acentúa y para 1999 este in dicador alcanza su nivel más alto (16,3%). Desde finales de la década y h asta el 2005 el in dicador se ha reducido hasta ubicarse en un nivel del 3,4% para el mes de abr il de ese año, el segun do más bajo en lo s últimos 10 año s.. 16 14 12 10 8 6 4. Fuente: Superintenden cia Bancaria d e Colombia.. 12. Dic-04. Dic-03. Dic-02. Dic-01. Dic-00. Dic-99. Dic-98. Dic-97. Dic-96. Dic-95. 2. Dic-94. Cartera venida/cartera Total (porcentaje). Gráfico 6: Indi cador de C ali dad de l a Cart era para los Est abl ecimi entos de Crédito.
(13) Muchos de lo s cambio s que exper imentó el sistema financiero, entre los que se destaca un aum ento y posterior disminución en el número de instituciones crediticias, cam bio s en la forma de operar de las entidades introducido s por la regulación y fuertes var iaciones en el tam año del mercado, pueden haber afectado el grado de com petencia al que se enfrentan las entidades del sistema. Así mismo, se destaca el hecho de que estos cam bio s estuvieron acom pañados por un deterioro continuo en la calidad de la cartera de lo s establecim ientos de crédito durante ese mismo per iodo, lo que se tradujo en un incr emento en la expo sición al r iesgo de crédito de todo el sistema financiero. Por todo esto, es valido preguntar se si este deterioro (medido por el aum ento en el cociente cartera ven cida/cartera total) podría estar explicado, en p arte, por cambios relacionado s con la competencia que enfrentaron sus entidades y si la m agnitud de este ef ecto es lo suf icientem ente grande como para haber generado ese tipo de com portam iento. Sin em bar go, al revisar los estudio s realizados so bre el sector financiero doméstico no se encontró ningún trabajo empírico que p erm ita responder a este interrogante. Por lo tanto, al buscar cuál de las do s hipótesis so bre la relación entre competencia y riesgo se cumple p ara Colom bia, controlan do por todos los dem ás factores que pudieron haber afectado el riesgo cr editicio en este perio do, este trabajo tam bién contribuye al entendimiento de un asp ecto del sistem a fin anciero al que se le ha dado poco énf asis hasta ahor a.. 4. La q de Tobin 4.1 ¿Q ué es la q de To bin? La q de Tobin sur ge de la teoría de la inversión del prem io Nóbel de economía Jam es Tobin según la cual el valor de las em presas en el m ercado bursátil puede explicar la diferencia entre lo s niveles de cap ital de la econom ía de un perio do a otro. Esta se def ine como el valor de m ercado de una empresa dividido por el costo de repo sición del cap ital o, en otras palabras, com o el cociente entre el costo de adquirir una empresa a través el mercado bursátil y el costo de comprar el total de lo s activos de la empresa en el m ercado de pro ducto12.. 12 Tobin define la q co mo el cociente entre el valo r de mercado de una unidad adicional de capital y su costo de reemplazo . Co mo en la práctica este valor no es observable, general mente se trabaja con el cociente entre el valor de mercado del capital existent e y su costo de reempl azo, el cual se conoce en la literatura como “Averag e q ” (Hayashi , 1982).. 13.
(14) Si la q es m ayor que 1 el valor de la empresa en el mercado bursátil excede el co sto de reposición del capital. Esto im plica que invertir en un a unidad adicional de cap ital en ese m om ento gener a una r entabilidad positiva, ya que ésta podr ía em itir más acciones, utilizar los recurso s p ara efectuar una inv ersión en capital f ísico y generar una gan ancia adicional. Si la q es menor que uno la inver sión en capital físico deja de ser rentable ya que el costo de reposición del capital ex cede el valor de la em presa en el mercado y no es posible financiar, m ucho menos de manera r entable, una inver sión en capital f ísico. Si el valor de la empresa en el mercado es igual al valor de sus activos, q es igual a uno, la em presa es in difer ente entre invertir o no en capital físico ya que no obtiene nin gún tipo de ganancia adicional a la que gener a un aumento en su capacidad productiva.. 4.2 La q de Tobin com o medida del poder de mercado La prim era aproxim ación al uso de la q de Tobin como medida del po der de m ercado se hace desde la literatura de la or ganización industrial, donde se considera que ésta es una buena m edida de las rentas m onopólicas que obtienen las f irmas 13. La idea básica detrás de este ar gum ento es que la q de Tobin par a una firm a competitiva debe tomar un valor cer cano a uno, m ientras que si su po der de mercado aumenta (se incrementa su capacidad de generar ganan cias por encima del niv el competitivo) el valor de q también lo har á. En un m ercado poco competido el valor de m ercado de los activos de una empresa es mayor que su costo de repo sición. Cuando la entrada no está restringida (libre com petencia), otras firmas pueden in gresar a la industria compran do el m ism o stock de capital que posee la pr imera em presa y obtener una ganancia gr acias al incr emento en el valor de su inver sión, ya que tam bién par a ellas el valor de m ercado de sus activos excede su costo. Al f inal, la entrada de n uevas firm as hará que el valor de q para todas las empresas se acer que cada vez más a uno, dado que n inguna tien e ahora una posición dominante en el m ercado. Así mismo, si esta f irm a p uede im pedir la entrada (m onopolio) o btendrá ganan cias en su inver sión en cap ital que estarán siempre por encima del nivel competitivo, lo que hace que su valor de m ercado esté por encima del co sto de r eposición de sus activos y el valor de la q sea siem pre mayor a uno.. 13. Ver Lindenb erg et. al . (1981 ) o Smirlock et . al . (1984).. 14.
(15) Partiendo de estas prem isas se elaboró un artículo donde se utiliza la q de Tobin para exam inar la influen cia del po der de m ercado de las f irm as norteam ericanas so bre su nivel de riesgo 14. La q de Tobin se estim ó encontrando el cociente entre el v alor de mercado y el costo de reposición del capital de cada f irm a, y el riesgo se midió, siguien do a Modigliani y Miller (1961), utilizan do los do s componentes del riesgo sistemático (o Beta): El riesgo asociado con lo s retornos a lo s activos existentes ( cash beta) y el que se relacion a con las rentas f utur as (revaluation beta), asum ien do que este ultimo se ve afectado por los cambios en el poder de m ercado que gen era la entrada potencial de firmas al mercado. La principal conclusión de ese trabajo es que el po der de mercado r educe el riesgo sistem ático, lo que im plica que las f irm as con mayor poder (m ás capacidad tecnoló gica de pro ducción) tienen uno s m enores co stos de cap ital. Así m ism o, el impacto de un p equeño aumento en el niv el de apalancamiento operacional o en el poder de mercado de la firm a so bre sus co stos de capital va a ser mayor que el que pro duciría un a reducción sim ilar en el cr ecimiento de sus in gresos o en su apalancam iento financiero. En otro artículo, y utilizan do una vez más la q de Tobin como medida del po der de mercado, se lo gró dem ostrar que en el sistem a financiero de Estados Unidos los ban cos que enfr entaron una m ayor competencia asumieron mayores riesgos, lo que gen eró una gran cantidad de quiebras bancarias a finales de lo s años ochenta 15. En este caso se definió la q como el cociente entre el valor de mercado de los activo s de un banco y su v alor en libro s, bajo el sup uesto de que el prim ero incluye el valor de su franquicia m ientras que su valor en libros no (por ser un activo intan gible). Cuando se relajaron las norm as que regulaban la entrada de n uevos particip antes al m ercado financiero estadouniden se y se introdujo una m ayor com petencia16, el valor de la franquicia de las entidades que ya venían f uncion an do se redujo junto con su v alor de mercado. Esta reducción en el poder de m ercado h izo que los co stos de incurrir en una quiebra se hicieran más bajos, aum entaran lo s incentivo s a incrementar el volumen de inversiones de alto riesgo y se presentaran un gran n úmero de quiebras bancarias. Para llegar a este resultado so bre los efectos de un a mayor competencia el autor no siem pre utiliza directamente el v alor de q, ya que la definición teórica de este. 14. Nguyen & Berni er (1984). Keeley, Michael (1990). 16 Desde principios de los ochenta muchos de los privilegios de monopolio con los que contaban algunas franquici as fu eron elimin ados en casi todos los estados (Keeley, 1990). 15. 15.
(16) indicador no incorpor a el h echo de que éste tam bién se ve influen ciado por factores que no n ecesar iamente se r elacionan con cam bio s en el poder de mercado. En prim er lugar, la forma de medir el v alor de mercado de los banco s se basa en el com portam iento del precio de sus accion es en el m ercado bur sátil. Movimientos en los precios que no están relacionados con el po der de mercado p ueden influir directam ente en el valor que tom e la q. En segundo lugar, el valor en libros de los activos representa el costo histórico de la compra o venta de los m ism os a través del tiem po, pero no su costo actual. Por lo tanto, valores de q diferentes a uno p ueden estar reflejan do movim ientos en lo s retornos obtenidos por estos activos ( incluyen do la depreciación) que no se relacionan con cam bio s en la com petencia. Por lo tanto, si se desea obtener una m edida de q que capture solam ente el com ponente del poder de mercado im plícito en este valor, es necesar io realizar un procedim iento adicional a nivel em pírico que incorporé el hecho de que la q obtenida bajo la definición teórica puede estar influen ciada por otros factores. Par a el caso de esta tesis este proceso es necesario y se explicará mas adelante cuan do se introduzca el m odelo base.. 4.3 El caso colombiano La influencia de factores ajeno s a lo s cam bio s en el po der de m ercado so bre la q de Tobin también se pr esenta en el caso colom biano. Si se compara el valor de la q17 de tres de los pr incip ales banco s trimestralmente para un p erio do de diez año s (Gráfico 7), es claro que éste no solamente ref leja el po der de mercado de las entidades sino que tam bién captur a alguno s factores que afectan a to do el sistem a. El gráf ico m uestra com o entre junio de 1987 y junio de 1991 los valores de la q se mantienen por debajo de uno. A partir de ese año el in dicador para dos de los tres ban cos se ubican siem pre por encim a de uno, lo cual señalaría que su po der de mercado se incr ementó con respecto al per io do 1987-1990. Sin embargo, en el gráfico también se apr ecia la gran volatilidad que tienen estos v alores par a lo s bancos de la muestra y que muy seguram ente no está explicada por los m ovimientos en la com petencia sino por la var iación inherente en los precios de las acciones que se utilizan par a con struir ese indicador.. 17 La q de Tobin representa el co ciente entre el valor de mercado (precio de l a acción) y el v alor patri monial de cad a entidad (patri monio/No. d e acciones en circulación).. 16.
(17) Gráfico 7: q de To bin par a Colom bia (Banco de Bo gotá, Ganadero y Banco quia) 3.5. q de Tobin. 3.0 2.5 2.0 1.5 1.0 0.5. Bancoquia. B anco de B ogo tá. Mar-97. Jun-96. Sep-95. Dic -94. Mar-94. Jun-93. Sep-92. Dic -91. Mar-91. Jun-90. Sep-89. Dic -88. Mar-88. Jun-87. 0.0. B anco Ganadero. Fuente: Superintenden cia d e Valores de Colo mbia. Así mismo, debe tener se en cuenta que aunque la m etodolo gía utilizada para calcular la q de Tobin en Co lom bia no ha cam biado en las ultim as tres décadas, la regulación que r ige a los establecimientos de crédito sí lo ha hecho. Por ejemplo, es posible pensar que la introducción de las norma que fijan los requer imientos m ínimos de capital de los establecim ientos de crédito, o cualquier otro cambio regulatorio relacionado con los montos de capital, puede haber influido de m anera directa sobre el valor patrim onial que registran las entidades y por lo tanto sobre los niveles que exhibe este indicador18. En el gr áfico 8 19 se muestra la evolución del prom edio de lo s valor es que toma la q de Tobin para los establecim ientos de cr édito que cotizaron en la bo lsa de valores de Bogotá junto con el cociente entre capital/activos prom edio de todo s los establecimientos de crédito para el per iodo 1989-1997. En este caso la r elación entre lo s n iveles de capital y el valor de q no es del todo clara, ya que mientras las entidades muestran en prom edio una tendencia a incr ementar su capital con respecto a sus activo s año tras año la q de To bin prom edio no sigue un patrón gener alizado par a todo el perio do. To do esto indicar ía que a pesar de que los movimientos en el nivel de capital sí afectan el valor de la q de Tobin, su influencia 18. Si el precio de l a acción y el número de accion es en circulación permanece constante, ante un aumento en el patri monio el valor patrimonial de las entidad es se incrementa y el cociente que se usa para determin ar el v alor de la q d e Tobin se hace cada v ez más p equeño . 19 En los cálculos realizados para construir este g ráfico se excluyen algunas entidades cuyos valores para estas dos variables son muy grandes, ya que no es posible comp ararlos con los que to man l as demás entidad es a través del tiempo .. 17.
(18) no se ha reflejado en una tendencia común de este in dicador para todas las entidades del sistema. De todas form as, estos efectos p ueden ser importantes y serán tenido s en cuenta en el desarrollo del modelo em pírico. Gráfico 8: q de Tobin prom edio vs. Relación capital/activo prom edio. q. 1997. 1996. 0.08 1995. 0.5 1994. 0.11. 1993. 1. 1992. 0.14. 1991. 1.5. 1990. 0.17. 1989. q de Tobin prom.. 2. capital / activo prom.. 0.2. 2.5. capital-activo. Fuente: Superintenden cia Bancaria d e Colombia, Sup erintendencia de Valores. Cálculos Propios.. 5. Metodología 5.1 Modelo base El m odelo consta de do s ecuacion es que se estim an m ediante la aplicación del método de regresión por m ínim os cuadrados ordinarios y m ínim os cuadrados en dos etapas. En su aplicación se trabaja con un panel de datos que, dadas las car acterísticas de las unidades de sección cr uzada, se conoce como in com pleto o desbalanceado, ya que no todas las entidades permanecen vigentes par a el periodo de análisis y por lo tanto no se dispone de la información necesaria par a recon struir todas las variables en cada mom ento del tiempo. La estructura del m odelo es la siguiente: qit = B1 X1it + ∈1it (1) riesgo it = B2 X2t + B3 qi t + ∈2it (2) A través de la ecuación (1) se encuentra la r elación entre el po der de m ercado de las entidades, m edido a través de la q de Tobin, y las var iables que miden los cam bio s en la regulación fin anciera, las que se r elacionan directamente con la com petencia y las variables de control; todas incluidas en el vector X1it. Mediante este procedimiento se. 18.
(19) obtiene un indicador que capt ura solam ente el com ponente del poder de m ercado implícito en el v alor de q. Esto permite superar las restricciones que im pone el hecho de que en su con strucción éste tam bién se ve influenciado por factores que no necesariamente se relacionan con cam bios en la competencia. El m odelo original incluye en el vector X1it al valor en libros de los activos, el crecimiento de lo s activo s, el co ciente entre depó sitos de demanda 20 y depósitos totales y el cociente entre préstam os y activos totales con el propó sito de capt urar el efecto que tien e el poder de m ercado de las entidades en los m ercados de depó sito y crédito. Com o variables de control se utilizan las tasas de interés de los Bonos del Tesoro a tres m eses o el ín dice compuesto de la Bo lsa de Nueva York par a controlar por los efectos que tien en los cam bios en las condiciones de la economía, y que no están relacionados con el po der de mercado, sobre la q de To bin. Una vez se o btiene el in strumento que mide el po der de mercado se estima cuál es su relación con la expo sición al riesgo de cada entidad. Este procedim iento está representado en la ecuación (2), donde se incorporan la q instr umental obtenida en la ecuación (1) y el grupo de variables de control incluidas en el vector X2t como regr esor es del vector que incluye a la var iable que mide el riesgo (r iesgoit). Entre estas últim as el m odelo original tom a la tasa de interés de los certificados de depósito de gran tam año para o btener una medida de la prim a de riesgo que tienen que p agar los ban cos cuan do lo s depósitos no están asegurados 21, y el cociente entre capital y activos para medir la capacidad de una entidad par a afrontar una po sible pér dida por deudas m alas.. 5.2 Aplicación del modelo base Para poder aplicar este m odelo al caso colombiano se utiliza la información de los balances y estado s de pérdidas y ganancias de 156 establecim ientos de crédito publicada por la Superintendencia Bancaria de Colom bia. Esta m uestra incluye 35 Ban cos, 29 Corporaciones Financieras, 83 Compañías de Financiam iento Comercial y 9 Corporaciones de Ahorro y Vivien da. Adicionalm ente se reco lectó información de los precios de las acciones y valor patrimonial de las entidades, la cual fue 20. También conocidos como depósitos a la vista. Si los bancos cu entan con po co pod er de mercado l as tas as que deb en p agar son más altas , y a qu e deben cubrir una pri ma de riesgo y manten er una tasa que les p ermit a conserv ar su participación en el mercado . El que un banco tenga que pag ar mayores tasas pasivas hace qu e exista un mayor riesgo de default y es un reflejo de su meno r poder d e mercado. 21. 19.
(20) sum inistrada por la Bolsa de Valores de Colombia y la Superintendencia Bancaria de Colom bia. Con estos datos se construyeron do s tipos de var iables que se utilizaron en la estim ación del modelo: las que m iden el po der de m ercado y las relacion adas con la exposición al riesgo de bancarrota de cada entidad. También se in cluyeron algunas variables de control para capturar los efectos que p uedan tener lo s cambios en las condiciones de la econom ía sobr e los indicadores de las entidades. El cuadro 1 incluye una lista de las prin cipales características de cada variable y de cómo se construyó cada una. El cuadro 2 muestra las estadísticas descriptivas de todas las variables utilizadas. Las estimacion es del modelo se realizaron utilizan do tres paneles con información anual p ara el perio do 1989-1997, todo con el propósito de incorpor ar el hecho de que sólo para las entidades que cotizan en bo lsa se p uede utilizar el precio de sus acciones com o m edida del valor de mercado. El prim er panel (panel 1) incluye la m uestra de 46 entidades cuyas acciones se cotizaron en la bolsa, el segundo al total de 156 establecimientos de crédito (panel 2) y el último 35 institucion es bancarias (panel 3). En la tabla 1 (in cluida en el an exo número 2 al final de este trabajo) se encuentra una lista de todas las entidades incluidas en cada panel. El uso de tres p aneles de datos genera varias ventajas. La prim era de ellas es que al realizar una estimación que in cluya a todos los establecimientos de crédito se puede com probar qué tan robustas son las conclusiones obtenidas mediante el uso de la q de Tobin bursátil ante cam bios en el tam año de la muestra. La segun da es que trabajar con establecimientos bancario s permite acercarse de alguna forma a los resultado s de los trabajos que anteriorm ente se han hecho sobre el sistem a financiero co lom biano, ya que la m ayoría se limitan a trabajar con una muestra de estas entidades, y evaluar una v ez más qué tan robustos son los o btenidos con la q bur sátil.. 20.
(21) Cuadro 1 : Construcción de las variables del modelo 1/ Tipo Variables que miden el poder de mercado. Variable. Descripción q totali=(EVA ECi/EVA ECTotal)/Valor patrimoniali q total Bancoi=(EVA Bancoi/EVA BancosTotal)/Valor patrimoniali q bursatil=(precio de la acción)/(patrimon io/No. De acciones en circulación) Valor en libros d e los activos (a precios constantes de 1994) Se incluye al total de los activos de cada entidad . Activos(100000). Crecimiento de los activos (en términos reales) Tasa de crecimiento real anu al disponible / total activo disponible= caja(110500)+banco de la republica(111000). Activo total=Activo(100000). crédito / activo crédito/activo =Cartera de creditos(140000)/Activo(100000) depósitos de ahorro y c. corriente / depósitos totales La suma de los depósitos de ahorro y c. corriente se denomina depósitos de demanda. (Bancos) Dep. C.C banca(210500)+dep. de ahorro(212000) /depositos y exigibilidades(210000). Variables que miden la utilidad / patrimonio y utilidad / activos ut ilidades(590000)/Patrimonio(300000) ; utilidades(590000)/Activo(100000). exposición al riesgo de cartera vencida / cartera total (Calid ad de cartera) Cartera vencida=cartera bruta-cartera vigente bancarrota activos productivos / pasivos con costos A. productivos=A. totales-A.improductivos; P. con costo=dep y exigib(210000)- c. corriente activos improductivos / patrimonio Activos improductivos(sin propiedades ni equipo)=disponible+bienes realizables y recibidos en pago+credito a empleados capital/activos patrimonio(300000)/Activos(100000) Tasa de interés de los Certif icados de Depósito a Termino (CDT) Las tasas de interés de los CDT y los depósitos son tasas implícitas, que se construyen Periodo 1994-1997 dividiendo el valor de los pagos por interés de estos rubros sobre el monto del certif icado. Se calcula asi: intereses dep. y exigibilidades(5102) / cert. De deposito a termino(2115) Tasa de interés de depósitos de ahorro (Bancos) Las tasas de interés de los depósitos son tasas implícitas, se calculan así: Periodo 1994-1997 interes dep. de ahorro= interes dep .de ahorro ordinario (510202)/dep. ordinarios(212002) Variables de con trol Tasa de los títulos de participación clase B Banco de la Republica Ef ectiva anual a noventa días. (Nominal) Tasa de interés activa Ef ectiva anual a fin de periodo para el total del sistema financiero. (Nominal) Formato 0 88. Tasa de interés de captación Corresponde a la DTF ef ectiva anual promedio. (Nominal y Real) Índice de acciones de la Bolsa de Medellín (IBOMED) Base diciembre 1987=1000 Variación anual del índice de precios al Consumidor (IPC) Base diciembre 1994=100 Incorporación decisiones 291-292 y la ley 9 de 1991 (dummy) La variable tom a el valor de 1 a partir del año en que se incorpora esta ley. Incorporación ley 35 de 1993 (dum my) La variable tom a el valor de 1 a partir del año en que se incorpora esta ley. Incorporación ley 45 de 1990 (dum my) La variable tom a el valor de 1 a partir del año en que se incorpora esta ley. Índice de concentración de Herfindahl-Hirschman para los El Indice de concentracion del activo, del crédito o de los depósitos equivale a la suma de activos, el crédito y los depósitos 2/ los cuadrados del market share de todas las entidades (ms=Activo i /Activo total ; ms=Crédito i /Crédito total ; ms=Depósitos i /Depósitos totales) 1/ La nomenclatura utilizada es la que establece la Su perintendencia Bancaria en el Plan único de Cuentas (PUC). 2/ El índice de los depósitos se construyó solo para los bancos. Depósitos= Dep. C.C banca(2105)+Dep. Simples(2100)+CDT(211 5)+Dep. Ahorro(2120); Dep. totales=depositos(2100). q de James Tob in. 21.
(22) Cuadro 2 : Estadísticas descriptivas de las variables utilizadas par a todo s lo s establecim ientos de cr édito (1989-1997) 1/ Varia bles M edia Desv . Estándar M in. M áx. q de James Tobin (bursátil) 69.63 659.94 4.58E-05 9162.7 q de James Tobin (total) 33.83 356.34 -371 .49 7402.42 q de James Tobin (total bancos) 101.77 447.6 -7 .76 3764.67 Valor en libros de los activos (a precios constantes de 1994) 2/ $ 1,928,72 6 3956735 $ $ 26,728,05 9 Crecimiento de los activos (en términos reales) 18.15 % 48.8 -99.64% 7.29 % disponible / total activo 8.78 % 42.84 0 906.6 % crédito / activo 53.84 % 27.28 0 89.84 % depósitos de ahorro y c. corriente / depósitos t otales 53.75 % 18.66 0 87.93 % utilidad / patrimonio 11.23 % 40.76 -669.3% 588.4 utilidad / activos 1% 8.1 -151.8% 46.07 % cartera vencida / cartera total (Calidad de cartera) 8.33 % 11.86 -10.33% 100 % activos productivos / pasivos con costos 118.80 % 116.1 2.16% 3593.1 % activos improductivos / pat rimonio 107.60 % 180.1 -8468.8% 2795.40 % capit al / activos 16.07 % 16.45 -186.60% 100 % Tasa d e interés de los CDT a 6 meses 24.70 % 13.07 0 93.70 % Tasa d e interés de los CDT entre 6 y 12 meses 27.26 % 16.31 0 114.80 % Tasa d e interés de depósit os de ahorro. 14.87 % 7.7 0 70.43 % Tasa d e los títulos de participación clase B Banco de la Republica 29.6 % 6.1 22.6% 41.5 % Tasa d e interés activa 41.3 % 5.3 33.2% 46.8 % Tasa d e interés de captación 31.3 % 5.3 23.90% 38 % Índice de acciones de la Bolsa de Medellín (IBOMED) 10819.6 6492.65 11 90.5 20277.8 Variación anual del índ ice de precios al Consumidor (IPC) 23.8 % 4.37 17.7% 32.4 % Incorporación decisiones 291-292 y la ley 9 de 1 991 (dum my) 0.8 0.44 0 1 Incorporación ley 35 de 1993 (dummy) 0.6 0.53 0 1 Incorporación ley 45 de 1990 (dummy) 0.9 0.33 0 1 Índice de concentración de H. Hirschman para los Activos 336.58 52.44 27 4.97 411.92 Índice de concentración de H. Hirschman para el crédito 327.69 19.71 29 8.73 362.45 Índice de concentración de H. Hirschman para los d ep ósitos 661.4 106.76 41 3.72 755.94 1/ Todas las prop orciones y t asas de interés o de crecimiento se representan como porcentajes. En la base de datos no se multiplica estos valores por 100. 2/ cifras en miles de millones. 22. No. Obs ervaciones 205 931 228 1404 850 1006 1006 262 1000 1002 868 988 998 1004 508 480 124 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9.
(23) La m edida aproxim ada del valor de m ercado p ara las entidades que no cotizaron en la bolsa de valores fue el Valor Económ ico Agregado22, o EVA por sus siglas en ingles, ya que este refleja que tan valorada está una f irm a en el mercado de la misma forma que el precio de sus acciones. Esto se da gracias a que el EVA es una medida de rentabilidad, y muestra si el capital invertido produjo m ás de lo que cuesta generar lo. Si la em presa o entidad finan cier a es rentable, la valoración que le da el m ercado aum enta y los inver sion istas estarán m ás interesados en inv ertir su capital allí que en cualquier otra entidad. La Proxy se con struyó calculan do el EVA de cada entidad, de cada tipo de establecimiento de cr édito y de todo el sistema financiero par a cada año 23. Usan do estos valores se obtuvo un a m edida de la generación de valor de cada entidad como proporción de lo que generó el sector al que p ertenece ( ban co, CF, etc.) y como proporción del sistema finan ciero como un todo24. Esta m edida, aun que no es un precio sino un a proporción, puede ser una buena aprox imación ya que por las características del EVA es de esperarse que su com portamiento sea similar al de los precios de las acciones ante un cam bio en el desempeño de la firma ban caria. Con este “precio” y el v alor p atrim onial de cada una de las entidades se construyó un cociente al que se llam ó q de Tobin total, gracias al cual f ue po sible aplicar el modelo incluyen do a todos los establecim ientos de crédito. En las estim aciones se em pleó el indicador q total para las r egresiones con el p anel de todas las entidades y el in dicador q total Bancos para las que incluyen a todo s lo s establecimientos bancarios 25. Adicionalm ente, en la aplicación del mo delo base f ue necesario en contrar cuál es la especificación mas apropiada para cada una de las ecuaciones. Si se asume que no existen efectos específico s para cada entidad y que cualquier r elación económ ica puede ser r eco gida a través de una única constante y el vector de coeficientes que acom paña a las var iables explicativas, la m ejor esp ecif icación es la que se conoce com o “pooled”. Por otro lado, si lo que se quiere es explicar estas relaciones utilizan do las diferencias entre entidades lo m ás indicado es em plear un m odelo en el 22 La metodología del E VA fue d esarrollada por Stern , Stew ard & Co. Se define E VA como: (utilidades operacionales)-(capital invertido)* (costo d el capital). 23 La metodología utilizada en el cál culo del E VA se encu entra resu mid a en el cu adro 2 del an exo número 2 al fin al d e est e trabajo. 24 La razón po r la cual no s e utiliza directamente el EVA sino una proporción radica en que la generación de v alor no está diseñad a para co mpararse entre firmas. Utilizar una medida de valor que sea p roporcion al a lo qu e gen eraron l as d emás entidades p ermite sup erar esta limitación. 25 q total i=(E VA ECi/E VA E CTo tal)/Valor patri monial i q total Bancoi=(E VA Ban coi/E VA Ban cos To tal)/Valor patri monial i. 23.
(24) que se captur en los efectos individuales a través de un término que sea invar iable en el tiem po pero específico par a cada entidad. Este es el caso de lo s m odelos de efectos fijos y de efectos aleatorios. La dif erencia entre estos es que el último asume que los efectos individuales son realizaciones de un a variable aleatoria indepen diente con media cero y v arian za finita, y que a su v ez estos efectos no están correlacionados con los r esiduales del m odelo. Esta especificación resulta apropiada cuando se tiene una población y se toma una m uestra r epresentativa de N in dividuos aleatoriamente (Baltagi 1995), mientras que la de efectos fijo s lo es cuan do se asum e que las diferencias entre entidades pueden ser vistas como desp lazamientos param etricos de la f unción de regresión ( Green 1993). Mediante la aplicación de la pr ueba F y de los contrastes del m ultiplicador de Lagrange y de Hausman se en contró que la esp ecif icación indicada para la ecuación (1) es la de ef ectos f ijos par a cualquiera de lo s p aneles. Par a la ecuación (2) f ue necesario trabajar con los tres tipos de especificaciones dependien do de cuál fuera el panel o la variable dependiente con la que se estuviera trabajando.26 27. 6. Resultados. 6.1 Ecuación 1 La tabla 1 muestra los resultados de estimar la ecuación (1) por m ínimos cuadrados ordin ario s para los tres paneles28. Se realizó un a estim ación robusta de los errores están dar mediante el m étodo de White para sección cr uzada ya que se encontraron indicios de la existencia de errores heterocedastico s29, lo cual no es un resultado inusual cuando se trabaja con información de corte transv ersal que com prende unidades hetero géneas ( Gujarati, 1997). Entre las variables relacionadas con el po der de mercado de las entidades, los coeficientes para el crecim iento de los activos y el valor en libros de los activos son signif icativo s a niveles del 95 y 90 por ciento respectivamente cuan do se utiliza la q 26. Cuando la especifi cación más ap ropiada era la de efectos aleatorios se esti mó el modelo con la metodología d e Swamy-A rora. Los resultados siguen siendo consistentes ante el uso de otras metodologías altern ativas, co mo la de Wallace-Hussain o la de Wansbeek -Kapteyn. 27 Por restricciones de espacio todas las tablas de resultados se incluy en en el anexo nú mero 1 , al final de este trabajo. 28 Panel 1: Establecimientos de crédito que cotizan en bolsa; Pan el 2: Total Estableci mientos de crédito; Panel 3: Entidades ban carias. 29 Cuando se utilizan MCO en presenci a de heterocedasticidad las pruebas t y F que se hacen sobre los coefici entes del modelo no son validas dado qu e la varianza de estos esti madores es mayo r. Por lo tanto, los coefici entes que en principio no son significativos (dado que el valor t es más bajo de lo apropiado) pueden lleg ar a s erlo si se establecen los intervalos de con fi anza co rrectos.. 24.
(25) bur sátil com o variable dependiente. Un m ayor valor en libros par ece tener un efecto positivo (aunque pequeño) so bre la variable q m ientras que el crecimiento del activo tiene un efecto negativo, contrario a lo esperado. Los m ism os resultados se o btien en cuan do se utiliza la q total, sólo que en este caso el coeficiente para la variable crédito/activos es bastante significativo y de gran magnitud, aun que una vez m ás con un signo contrario al esperado. Para el panel de instituciones bancarias todas las variables de po der de m ercado tienen un efecto positivo sobr e la variable q, pero sólo dos de las cinco son significativas. El cociente entre depósitos de ahorro y cuenta corriente y depó sitos totales se destaca por tener un coeficiente de gran tamaño. Para el valor en libro s de los activos este co eficiente es significativo pero pequeño. La poca significancia, los signos y la m agn itud de los coeficientes de las variables relacionadas con el po der de m ercado muestra que los establecimientos de crédito no parecen ejercer lo en el mercado de crédito o de activo. Sin em bar go, los resultados obtenido s para la m uestra de bancos in dicarían que un m ayor porcentaje de depósitos de ahorro y cuenta corriente dentro de sus balan ces es una señ al de que los bancos pueden ejercer un m ayor po der en el m ercado de depó sitos. En cuanto a las var iables de control, la dummy que captur a la implem entación de la ley 35 es significativa y tiene un ef ecto positivo cuan do se utiliza el panel que incluye a lo s establecim ientos de crédito que cotizan en bolsa o el que incluye entidades ban carias 30. Si se tiene en cuenta que el objetivo de esta ley er a fomentar la com petencia en el sector fin anciero, el signo del coef iciente estaría indican do que ésta no cumplió su objetivo. De todas formas este resultado no es muy ro busto, ya que cuan do se utiliza la m uestra completa de establecim ientos de crédito la significancia del coef iciente se reduce y su signo cambia. Esto m uestra que la incorporación de la ley no necesar iam ente tuvo un ef ecto contrario al esperado sino que fue po co signif icativo. La in clusión de lo s ín dices de Herfin dahl-Hir schman cuan do se trabaja con el panel que incluye a todo s los establecim ientos de cr édito señala que la mayor concentración del cr édito o del activo parece tener un ef ecto negativo, lo cual contradice la creencia gen eralizada de que ésta se relacion a con incrementos en el poder de mercado y menores niv eles de com petencia. Para los otros dos paneles los resultados son mixtos, 30. Aunque se construy eron vari ables dummy p ara capturar los efectos d e la incorporación de las decisiones 291-292 del V consejo Presidenci al Andino del 1991 y la ley 45 de 1990, en regresiones alternativas estas no fu eron significativas y por lo tanto no se incluyen.. 25.
(26) dado que la concentración del crédito sólo tiene un ef ecto negativo sobr e la q bursátil mientras que la concentración de lo s depó sitos lo tiene sobre la q total para los ban cos. Para las demás variables de control los co eficientes obtenidos fueron altamente signif icativo s en la mayoría de las regresiones, lo que resalta la importancia de incluir los cam bio s en las con diciones de la econom ía dentro del m odelo. La mayor tasa de inflación par ece tener un ef ecto positivo y de gr an m agnitud so bre la v ariable q, mientras que la tasa de captación DTF tiene un efecto negativo y que se ajusta a la teoría según la cual las mayores tasas de captación son sinónim o de una menor capacidad p ara ejercer poder de m ercado. Sin em bar go, el hecho de que lo s signo s de los dem ás coef icientes cambien dependiendo del tipo de m uestra que se utilice no perm ite obtener conclusiones so bre los ef ectos de estas var iables que se p uedan gen eralizar a todas las entidades del sistem a. Finalmente, aun que al estimar estas regresiones por mínimos cuadrado s ordinario s se obtuv ieron estim adores de los coeficientes que son MELI 31 se destaca el hecho de que los error es estándar son gran des en relación con muchos de lo s coef icientes del modelo, lo que p uede ser un in dicio de la presen cia de m ulticolin ealidad. El pro blema es que al existir una r elación lineal entre los regresores no es posible separar sus efectos par ciales so bre la variable dependiente. Al m ismo tiempo, la gr an m agnitud de las desviacion es están dar no perm ite obtener una estimación precisa de los coeficientes de cada uno de lo s regr esores. En este modelo el o bjetivo de encontrar un indicador que capture el com ponente de poder de mercado implícito en la v ariable q es más im portante que el de indagar por la magnitud de los coeficientes de los regresor es y sus efectos in dividuales. Adicionalm ente, el que el R cuadrado del m odelo sea elevado y lo s coef icientes de regr esión sean significativos in div idualmente es una señal de que la multico linealidad puede no representar un problema gr ave ( Gujarati, D, 1997, p. 340) y que los efectos que se están capturan do a través del m odelo son importantes, así no sea posible separ arlo s in dividualm ente. Por estas razones, no se procedió a elim inar variables del modelo par a tratar de corregir la m ulticolin ealidad.. 31 Bajo el supuesto de normalid ad d e los erro res, el que un esti mado r sea MEL I (mejor esti mador lineal insesgado) implica que éste es una función lineal d el vector de v ariables dep endientes , qu e su valor promedio o esperado es igual al v erd adero valor que to ma este esti mador y que tiene vari anza míni ma dentro de la clase d e todos los estimadores lineales insesgados (es efi ciente).. 26.
(27) 6.2 Ecuación 2 Una vez estimada la ecuación (1) par a lo s tres paneles se procede a calcular el valor de q que gener a el mo delo y se introduce en la ecuación (2) junto con los dem ás regr esor es. Desp ués, se incorporan diferentes in dicadores que m iden la exposición al riesgo de las entidades com o variables dep en dientes y se en cuentra su r elación con los cam bio s en el poder de m ercado. En todas las r egresiones se r ealizó una estimación robusta de lo s errores están dar mediante el método de White.. 6.2.1 Capital/Activos Com o prim era medida de riesgo y variable dep endiente se utiliza el cociente entre capital y activos. El principal ar gum ento detrás del uso de esta variable es que los establecimientos finan ciero s con poder de mercado deberían tener un m ayor nivel de capital, ya que éste hace que prefieran meno s riesgo y estén más capitalizados. Tam bién es po sible pensar que las entidades con mayores niveles de cap ital con respecto a sus activos tienen una m ejor per cepción por parte del mercado, lo que gen era un aumento en su v alor de mercado (vía pr ecio) y por en de en el valor de q. Si todo esto es cierto, el coef iciente de la variable q que se o btenga en esta regresión debe tener signo positivo. Los resultados de la estimación de la ecuación (2) utilizan do este indicador se en cuentran en la tabla 2. En este caso el coef iciente para la q es significativo y tiene signo positivo para todas las regr esiones, lo que muestra que sí existe una relación positiva entre la proporción del capital con respecto a los activos y la q de To bin y que lo s incrementos en el po der de m ercado de las entidades p arecen gener ar un incentivo a capitalizar, aun que su magnitud no sea m uy gr ande. Se destaca el hecho de que la especificación m ás apropiada para los tres paneles fue la de ef ectos f ijo s o la de efectos aleatorios. El uso de estas esp ecif icaciones indica que la decisión de las entidades de mantener unos mayores niveles de cap ital tam bién depen de de sus con sider aciones in dividuales y no está explicada totalmente por factores externos, com o puede ser la regulación a los requerim ientos mínimos de capital. Las variables de control arrojan coef icientes significativos, aunque los signos obtenido s no son consistentes par a todas las regr esiones. Lo s ín dices de HerfindahlHir schm an muestran que la concentración no tiene un efecto negativo so bre los incentivos de los establecimientos de crédito a capitalizar se. Para el caso de los ban cos, el índice de concentración del cr édito sí tiene un ef ecto negativo so bre el 27.
(28) cociente cap ital/activo. El signo negativo del co eficiente de la tasa de inflación o del índice de la bolsa puede estar in dicando que el deterioro en las con diciones de la econom ía gener a co stos so bre las entidades ( dado que se reduce el valor real de sus activos y la rentabilidad del negocio bancar io) que pueden in ducir las a reducir sus niveles de capital. El signo positivo de la tasa DTF muestra que ante un aumento en las tasas de interés de captación las entidades pref ieren operar con m ayores niv eles de capital, lo que muy seguramente se reflejará en una reducción en la financiación a través de captaciones por depó sitos.. 6.2.2 Tasas de interés Dado que se encontró que los bancos con m ayor po der de mercado sí p arecen incrementar sus niveles de cap ital sobre activos, se procedió a comprobar la siguiente hipótesis: Si lo s bancos con mayores n iveles de capital con respecto a sus activos poseen un m ayor poder de mercado, estos pueden ejercerlo mediante el pago de unas menores tasas en sus certificados de depósito. Por lo tanto, y si la h ipótesis anterior es valida, es de esperar que el coeficiente de la variable q o del cociente capital/activo sea n egativo cuando se toma com o variable dependiente a las tasas de interés de los CDT. Para validar esta hipótesis se tom aron las tasas de interés implícitas de los Certificado s de Depósito a Térm ino a m enos de 6 meses y entre 6 y 12 meses. Se hicieron doce estim aciones in cluyen do com o regresores a la q y al cociente entre capital y activo por separado p ara evitar problem as de autocorrelación. La estimación se hizo par a el perio do 1994-1997 y lo s resultados se encuentran en las tablas 3.1, 3.2, 3.3 y 3.4. En prim er lugar, las tablas 3.1 y 3.2 m uestran que par a las tasas de los CDT a 6 meses sólo es posible o btener co eficientes significativos para la var iable q y para el cociente entre capital y activos utilizan do el panel de entidades bancarias, donde so lam ente el de la variable capital/activo tiene signo negativo. Cuando la variable depen diente son las tasas de los CDT entre 6 y 12 meses (tablas 3.3 y 3.4) los coef icientes de las dos variables que miden el poder de mercado son negativo s en cinco de las seis regr esiones. Sin em bar go, estos r esultado s no son del todo robustos y a que como lo muestra el estadístico F en cuatro de estas no es posible rech azar la hipótesis conjunta de que todo s los coeficientes son iguales a cero. Adicionalm ente, los bajos valores del. 28.
Documento similar